El panorama empresarial competitivo está listo para el uso de inteligencia artificial (IA) impulsada para diferenciar a las organizaciones. Sin embargo, muchos todavía tratan a la IA como a un compinche: poco trabajado y subestimado.
Una estrategia de inteligencia artificial, un modelo operativo y un marco de ejecución sólido juegan un papel vital para garantizar que la tecnología funcione en beneficio de la organización.
Alineada con los objetivos comerciales y singular en su compromiso de aprender procesos automatizados poderosos para hacer el trabajo, la IA tiene el potencial de ser el superhéroe definitivo de un equipo.
1. Asegúrese de que sus objetivos guíen su estrategia corporativa
Durante los proyectos de transformación de IA, las empresas a menudo cometen el error de separar la visión de la ejecución, lo que resulta en programas de IA inconexos y complicados que pueden tardar años en consolidarse. Esto se puede evitar fácilmente eligiendo soluciones de IA basadas en objetivos comerciales concretos que se establecieron desde el inicio del proyecto.
Es importante alinear su estrategia corporativa con metas y objetivos medibles para guiar su implementación de IA. Una vez completada, la estrategia se puede escalar fácilmente a estrategias divisionales o incluso a nivel de producto.
2. Reúna un equipo polivalente
Forme un equipo multidisciplinario para evaluar cómo la estrategia de IA puede satisfacer mejor sus necesidades individuales. Tener miembros de diferentes departamentos en su equipo de IA, por ejemplo, diseño web, investigación y desarrollo (I + D) e ingeniería, garantizará que su estrategia cumpla con los objetivos de las partes interesadas internas clave.
Es posible que no implemente la estrategia correcta en primera instancia, por lo que la iteración es crucial. Al fomentar una cultura de experimentación, su equipo localizará los activos de IA adecuados para formar su ventaja competitiva única.
3. Elige las batallas adecuadas para luchar
Esto puede parecer de sentido común, pero los problemas que busca superar tienen un gran impacto en su éxito. Algunos problemas no son problemas de inteligencia artificial en absoluto, y para los que sí lo son, la empresa debería abogar por la entrega a través de pequeños proyectos «faro» que actúen como un faro para sus capacidades.
Al identificar proyectos «faro», su empresa deberá evaluar el objetivo general y la importancia del proyecto, su tamaño, duración probable y calidad de los datos. Trate de terminar el proyecto en ocho semanas para obtener el máximo valor y el impacto inmediato.
A partir de aquí, su éxito aumentará el perfil de la IA en toda la empresa, empoderando a los equipos para implementarla y permitiendo que la IA crezca en autonomía y comprensión.
4. Alcance sus KPI
El enfoque en el cliente se ha convertido en uno de los temas más populares entre los líderes empresariales de hoy. Ya no se fabrican productos y luego se encuentran clientes. Por lo tanto, su estrategia de IA debe medir el éxito en relación con los indicadores clave de rendimiento (KPI) centrados en el cliente.
Por ejemplo, los centros de llamadas a menudo causan frustración debido al mal manejo de datos, lo que lleva a una caída en la reputación de la marca. La mejora de la experiencia del cliente se puede lograr aumentando la velocidad de manejo de llamadas, un KPI clave, mediante la implementación de IA para automatizar y acelerar el proceso comercial.
AI puede acelerar el manejo de llamadas con procesamiento de lenguaje natural (NLP). Un hábil chatbot impulsado por IA puede hacer preguntas clave para determinar si el cliente necesita hablar con un agente en vivo y, de no ser así, puede organizar una reserva por sí mismo. Si el cliente necesita chatear con el agente del centro de llamadas, el sistema puede recuperar datos de registros anteriores en cuestión de segundos y enviarlos al agente adecuado.
Al evitar el trabajo manual, la IA acelera todo el proceso y alcanza el KPI. Como tal, los problemas de los clientes se pueden resolver mucho más rápido y la experiencia mejora.
5. Repita, repita y repita nuevamente para desarrollar las mejores prácticas
El viaje hacia la adopción de la IA en toda la empresa será iterativo y continuo. Una vez completado con éxito un producto, el equipo debería evolucionar hacia lo que se conoce como una ‘comunidad de práctica de IA’, que fomentará la innovación de IA y mejorará las habilidades de los futuros equipos de IA.
Usar IA para experimentos únicos no está obteniendo el mejor valor de ella. La ciencia de datos se trata de experimentación repetible y resultados medidos; tome las preguntas más frecuentes (FAQ), por ejemplo. Si sus clientes están expresando confusión sobre su producto en Twitter, la IA puede detectar esta tendencia. Además de simplemente alertar al equipo, toma el asunto en sus propias manos, coordinando una respuesta antes de que la reputación de la marca caiga.
La IA puede automatizar la respuesta escaneando consultas frecuentes en las redes sociales, búsquedas móviles y visitas a páginas, antes de consolidarse en una alerta de tendencia y canalizar esto directamente al equipo de redacción de contenido. Desde aquí, pueden escribir y publicar respuestas continuamente en una página de preguntas frecuentes antes de que la confusión se extienda más.
Con este proceso repetible, nunca estará a más de un paso de tranquilizar al cliente. Por el contrario, si los procesos de IA no son repetibles y todos están cambiando la producción a mano, entonces ya no es ciencia de datos sino un pasatiempo de datos.
Al igual que con cualquier proyecto exitoso, la fórmula para la adopción de la IA en toda la empresa es nutrir la idea, planificar, probar, mejorar y luego escalar.
En resumen, será necesario demostrar que los proyectos de «faros» funcionan. Los equipos deberán mejorar sus habilidades, los procesos deberán simplificarse y se cometerán errores y se aprenderán lecciones. Y todo esto está bien.
Si bien su estrategia de IA evolucionará, el enfoque debe seguir estando en una cultura de aprendizaje y mejora continua y siempre debe estar impulsada por sus objetivos comerciales, no al revés.
Michael Chalmers es el director general para Europa, Oriente Medio y África de Contino.